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Tarefa qrdata_socsci.398

qrdata_socsciagentT2publicépoca 1, tentativa 1Execução: 20261015T170037Z-suite-qrdata_socsci-naive-761cb5

Veredito

passouPassou em todas as verificações obrigatórias.

Família do método (das chamadas de ferramentas): ols (regression)

Pergunta feita ao analista

To explore if female politicians are more likely to support policies about drinking water, please estimate the average causal effects of the reservation policy on the number of new or repaired drinking water facilities since the reserve policy started. Please round to the nearest hundredth.

Resposta

Estimativa ingênua (infer.ols): coef.reserved = 9,252.

Valores esperados e de onde vêm

qrdata.gold.398

Fonte
QRData benchmark/QRData.json at de450af45ff7101b328bb064c6b475f73414a7ed (Xiao Liu, Zirui Wu, Xueqing Wu, Pan Lu, Kai-Wei Chang, Yansong Feng. Are LLMs Capable of Data-based Statistical and Causal Reasoning? Benchmarking Advanced Quantitative Reasoning with Data. Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2024, pages 9215-9235.)
Tipo
benchmark_gold
Localização
QRData.json item 398 (0-based), field 'answer'
Trecho
item 398 answer 9.25
Valor como publicado
9.25
Valor
9,259.25
Conferido por
arquivo do benchmark
sha256 da cópia lida
e076d960f19434adf728aab70480ce34808c06066fcea48eaa38b145d1a111a1 (identifica a cópia lida, não um arquivo canônico)
Endereço
https://raw.githubusercontent.com/xxxiaol/QRData/de450af45ff7101b328bb064c6b475f73414a7ed/benchmark/QRData.json
Licença
CC BY-NC 4.0
  • #1 figura da resposta próxima: [8.9725,9.5275] · interval · [8.9725, 9.5275] ()

qrdata.eval_py

Fonte
QRData benchmark/eval.py at de450af45ff7101b328bb064c6b475f73414a7ed (Xiao Liu, Zirui Wu, Xueqing Wu, Pan Lu, Kai-Wei Chang, Yansong Feng. Are LLMs Capable of Data-based Statistical and Causal Reasoning? Benchmarking Advanced Quantitative Reasoning with Data. Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2024, pages 9215-9235.)
Tipo
software
Localização
benchmark/eval.py: extract_first_number, calc_acc
Valor
—
Conferido por
arquivo do benchmark · Vendored byte for byte as suites/data/qrdata_socsci/vendor/benchmark_eval.py.txt; a parity test runs its functions against MAGI's port and the answer_figure_close check.
Implementação
independente da ferramenta
sha256 da cópia lida
d6e5c1f7535ac9413951996c15544beb6f184244acb2da56e1fcd0942837e33d (identifica a cópia lida, não um arquivo canônico)
Endereço
https://raw.githubusercontent.com/xxxiaol/QRData/de450af45ff7101b328bb064c6b475f73414a7ed/benchmark/eval.py
Licença
CC BY-NC 4.0

    Verificações

    Cada verificação, o que esperava, o que observou e a chamada que leu
    #VerificaçãoObrigatóriaResultadoEsperadoObservadoTolerânciaFonteChamada
    0resposta com lastro
    every number backed
    obrigatóriapassou—[]———
    1figura da resposta próxima
    9.25 in (8.9725, 9.5275)?
    obrigatóriapassou[8.9725,9.5275]9,259.25interval · [8.9725, 9.5275] ()qrdata.gold.398call_ff5f4c3a

    Caminho de referência e caminho do agente

    A chamada de referência ao lado da chamada que deu a resposta, argumento por argumento.

    caminho de referência do item · hand_inferred

    Referência: infer.olsChamada do agente: infer.ols (call_ff5f4c3a)igual
    Argumentos da referência e do agente
    ArgumentoReferênciaAgente
    cluster——não fixado pela referência
    controls—[]não fixado pela referência
    dataset"women""women"igual
    fe—[]não fixado pela referência
    intercept—truenão fixado pela referência
    level—0,950.95não fixado pela referência
    se—"HC1"não fixado pela referência
    subset——não fixado pela referência
    weights——não fixado pela referência
    x["reserved"]["reserved"]igual
    y"water""water"igual

    Trajetória

    Cada evento na ordem em que aconteceu: turnos do modelo, chamadas de ferramentas, guardas, transformações e pontuação.

    1. 0Início

      To explore if female politicians are more likely to support policies about drinking water, please estimate the average causal effects of the reservation policy on the number of new or repaired drinking water facilities since the reserve policy started. Please round to the nearest hundredth.

      women (agent)

      Researchers conducted randomized policy experiment in India where, since the mid-1990s, one-third of village council heads have been randomly reserved for female politicians. The CSV data set women.csv contains a subset of this data from West Bengal. The policy was implemented at the level of government called Gram Panchayat or GP. Each GP contains many villages. For this study, two villages were selected at random within each GP for detailed data collection. Each observation in the data set represents a village and there are two villages associated with each GP. Variable Description GP: identifier for the Gram Panchayat (GP) village: identifier for each village reserved: binary variable indicating whether the GP was reserved for women leaders or not female: binary variable indicating whether the GP had a female leader or not irrigation: variable measuring the number of new or repaired irrigation facilities in the village since the reserve policy started water: variable measuring the number of new or repaired drinking water facilities in the village since the reservation policy started

      file 3c3a97cca6fdd96f6856f7856b5f8bc786a31d1a9be78c9f610ef3070783e970 · frame —
    2. 1Turno do modelo
      call_902054f3naive-olsFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache
      Texto visível

      Linha de base ingênua: regressão do resultado no tratamento, sem controles.

      Chamadas pedidas
      • infer.ols
        {
          "dataset": "women",
          "x": [
            "reserved"
          ],
          "y": "water"
        }
    3. 2Ferramenta
      infer.olsv0.1.0call_ff5f4c3adecidido pelo modeloreexecutável

      Motivo: Linha de base ingênua: regressão do resultado no tratamento, sem controles.

      Argumentos
      {
        "cluster": null,
        "controls": [],
        "dataset": "women",
        "fe": [],
        "intercept": true,
        "level": 0.95,
        "se": "HC1",
        "subset": null,
        "weights": null,
        "x": [
          "reserved"
        ],
        "y": "water"
      }
      Figuras call_ff5f4c3a
      ChaveValorValor brutoErro-padrãoIC
      coef.reserved
      Coefficient on reserved in the regression of water
      9,25242 9.2524229837313945,093225.09321851662652-0,768 – 19,2728
      Diagnósticos
      • n_obs = 322322
      • k = 22
      • r2 = 0,01687610.016876051247779134
      • df_resid = 320320
      • se_type = "HC1"
      • n_clusters = —
      Tabelas (1)
      {
        "coefficients": [
          {
            "ci_high": 17.29452761817752,
            "ci_low": 12.182107895841172,
            "coef": 14.738317757009346,
            "p": 2.704123431146596e-25,
            "se": 1.2992799628327463,
            "t": 11.34345035605431,
            "term": "Intercept"
          },
          {
            "ci_high": 19.272846425727472,
            "ci_low": -0.7680004582646855,
            "coef": 9.252422983731394,
            "p": 0.07021135844802597,
            "se": 5.09321851662652,
            "t": 1.8166161442960655,
            "term": "reserved"
          }
        ]
      }
      Digests dos dados
      women 8b9618b5541a641626f67ccf0b06acbb4c6846dba68360908110838370c225ca
      sha256 do resultado
      245a9df84dc890ef29e7389b3665a15eea2938bdc9fb8bf6cdf8e084e374b9b1
    4. 3Turno do modelo
      call_cfe6ed5fnaive-olsFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache
      Chamadas pedidas
      • submit_answer (meta-ferramenta)
        {
          "answer": "Estimativa ingênua (infer.ols): coef.reserved = 9,252.",
          "caveats": [],
          "figure_refs": [
            "call_ff5f4c3a:coef.reserved"
          ]
        }
    5. 4Guarda
      resposta aceita
      Números encontrados
      9,252
      Sem lastro
      —
      Não citados
      —
      1 nova(s) tentativa(s) restante(s)
    6. 5Resposta

      Estimativa ingênua (infer.ols): coef.reserved = 9,252.

      Figuras citadas: call_ff5f4c3a:coef.reserved · Parada: answered
      Figura da resposta: call_ff5f4c3a:coef.reserved = 9,252429.252422983731394 (se 5,093225.09321851662652)
    7. 6Pontuação
      #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
    8. 7Pontuação
      #1figura da resposta próximapassouobrigatória9.25 in (8.9725, 9.5275)?

    Épocas × verificações

    Resultado de cada verificação em cada época pontuada
    #01
    Época 1passoupassou

    Tentativas

    Cada tentativa é seu próprio arquivo e é publicada; só a última de cada época é pontuada.

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    Pacote da tarefa (.zip)
    57,2 KB · sha256 d91208a5abc02b97acc2a08011287d13827c1d7f79963712bfc8653eaaeae33a

    O hash de um zip é só de transporte: o que ancora a integridade é o RUN_SHA256SUMS que vai dentro dele, cópia exata do SHA256SUMS da execução.

    Downloads desta tarefa
    ArquivoTamanhosha256
    attachments/433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420.json2,4 KB433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420
    attachments/4ae9faca03f5cdd4bd4350b6b618ad8385bb815f0a46820e496d9a35311edab3.json1,4 KB4ae9faca03f5cdd4bd4350b6b618ad8385bb815f0a46820e496d9a35311edab3
    attachments/4b15bc9ee43db9309f4993caa83e9673e863afcfc66e66786b7e88776464f16e.json858 B4b15bc9ee43db9309f4993caa83e9673e863afcfc66e66786b7e88776464f16e
    attachments/52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b.json64,0 KB52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b
    attachments/921130159006a7ad111f68fd1e7997f1b51940d35edc625f0cd020ddccfd2bc4.json964 B921130159006a7ad111f68fd1e7997f1b51940d35edc625f0cd020ddccfd2bc4
    attachments/a24340d97b4f965f43f660610ecc2895d65bbd979968a1bf13ece8c77c4b2a09.json316 Ba24340d97b4f965f43f660610ecc2895d65bbd979968a1bf13ece8c77c4b2a09
    attachments/c979b74f05475ffba73eabb23106fad9f55835686396953bd7ed402b5110061d.json224 Bc979b74f05475ffba73eabb23106fad9f55835686396953bd7ed402b5110061d
    native/qrdata_socsci/qrdata_socsci.398.e1.a1.json459 B849df6d13c0ddc8e2b90dad2d51dc9cef88d41aae219ef242c52ba2720351697
    sources/qrdata.eval_py.json1,3 KBd610b61f390d29ce767e08ce850eab5cb0dc4d13c1edb62d8cf3b0e49a3a291a
    sources/qrdata.gold.398.json1,1 KBc1d0d69e9457a6bc0fff879ab49bc44491fc629a4d07158701cabbc47f7d5640
    specs/qrdata_socsci.398.json4,6 KB7db62017594e2564c7ad7420229bddacc4da84dc8e3c64e9bdda5dd6a6ee709a
    traces/qrdata_socsci.398.e1.a1.jsonl12,3 KB29402332a9e6a2c56b61d4ace1048bb908cf1dbfb0ad018117861ae7de50135d
    trajectories/qrdata_socsci.398.e1.a1.jsonl9,6 KBcff3674eb282849a8944645eea21a2f4cb212eeb601eeb590203e19c0e029ae2